【xinference】(7):在autodl上,使用xinference一次部署embedding,rerank,qwen多个大模型,兼容openai的接口协fly-iot 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 3508 0 23:11 App 【xinference】(9):本地使用docker构建环境,一次部署embedding,rerank,
除此之外,还支持修改 Chunk 大小、包含召回数据、限制召回文档数量、元数据过滤和结果重排 Rerank 等,更多的可以参考Open AI 官方 Retrieve 文档[1]。 可以看到基于 OpenAI 官方 SDK 就可以实现 RAG,除了贵之外,一点毛病没有。 Web Search 联网搜索,也是在新的 API 原型中实现的,为了更好的支持用户搜索结果,还...
启动服务。接口示例lang2openai提供了一系列的API端点，包括：/v1/completions：触发语言模型的文本完成。/v1/chat/completions：用于处理聊天形式的请求。/v1/embeddings：提供文本的嵌入表示。/v1/rerank：对一组文档进行重排序。我们可以使用curl或任何HTTP客户端来与这些端点进行交互。总结无论你是AI项目的初学者...
GitHub:https://github.com/Calcium-Ion/new-api 更多AI开源软件:https://www.aiinn.cn/ AI模型接口管理与分发系统,支持将多种大模型转为OpenAI格式调用、支持Midjourney Proxy、Suno、Rerank,兼容易支付协议…
lang2openai是一个用于标准化适配的项目,它主要侧重于将llm(large language model),embedding,rerank等实现统一到一个标准接口。这样做的好处是显而易见的,你可以通过一套接口与不同的模型进行交互,无需为每个模型编写特定的代码。 为何选择lang2openai
统一接口标准：lang2openai将llm、embedding、rerank等模型统一到一个标准接口，简化了与不同模型的交互过程。易于获取和使用：用户可以自由获取和使用lang2openai资源，只需下载代码并配置key，按照DEPLOY.md中的说明设置项目即可。丰富的API端点：lang2openai提供了涵盖llm、embedding、rerank等功能的API端点...
def rerank_results(self, query: str, documents: List[Document], top_n: int = 3) -> List[Document]: logging.info(f"Reranking {len(documents)} documents for query: {query}") doc_contents = [doc.page_content for doc in documents] ...
RAG支持:除了对话适配,还进行了embedding和rerank的接口适配。 可进化性:基于LangChain标准,支持所有LangChain或厂商适配的模型。 function calling:基于提示词工程实现的功能调用适配。 如何使用lang2openai 使用lang2openai相当直观。你首先需要将代码下载到本地,配置key。然后根据DEPLOY.md中的说明设置你的项目。 安装...
Cohere ReRank v3.5支持100多种语言和4,096 token的超长上下文窗口,即使没有精准关键词,也能找到最相关的内容,让搜索体验更加智能。 此外,GPT-4o家族也迎来了两款专用版本:GPT-4o-Audio-Preview和GPT-4o-Realtime-Preview,分别在语音理解和实时对话方面进行了优化,为智能助手、客服语音交互和远程医疗等领域提供了...
Suno API 接口,对接文档 Rerank模型,目前支持Cohere和Jina,对接文档 Dify 您可以在渠道中添加自定义模型gpt-4-gizmo-*,此模型并非OpenAI官方模型,而是第三方模型,使用官方key无法调用。 比原版One API多出的配置 STREAMING_TIMEOUT:设置流式一次回复的超时时间,默认为 30 秒。 DIFY_DEBUG:设置 Dify 渠道是否输出...